我想借助AI帮我理解学术名词，需要如何操作？

以下是关于如何询问 AI 的一些方法和建议： 1. 在 Cursor 官方中： Chat 聊天：可以与看到您代码库的 AI 交谈，它能看到当前文件和光标，您可以询问如“这里有 bug 吗”，通过⌘+Shift+L 或“@”添加特定代码块到上下文，用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关代码库的问题，Cursor 会搜索代码库查找相关代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，键入@可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮或拖入图片到输入框，将视觉上下文包含在聊天中。 2. 罗文提出：比提示词更重要的是逻辑思维推理能力。在使用生成式 AI 时，要学会正确提问，比如解决怎么使用工具的工具（插件）这一卡点。如果不能提出正确的问题，就无法找到答案。 3. 危柯宇的方法： 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，然后根据给出的知识框架的每个小点去问。 优质信息源：像没有技术背景的普通人，可在「即刻」App 的“”等免费圈子里获取信息。同时，为应对信息爆炸，可尝试只掌握最好的产品、解决具体问题、关注核心能力、关注理清需求和逻辑、先关注提升认知/洞察等技巧。

AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌，艺术界的反馈也促使其显著进展。 技术进步使 AI 绘画在创作质量和速度上有新突破，为艺术家提供新工具和可能性，推动传统艺术数字化和普及化。 引发一系列讨论和争议，如人们对 AI 创作艺术品的接受程度、艺术家的复杂态度、对从业者职业安全的焦虑及“侵权”嫌疑等，反映新技术对行业生态和现有法律伦理框架的挑战。 为艺术创作提供新可能，帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式包括主题、环境、气氛、灯光、色彩、构图、风格参考等方面。 比如，可将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放入相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现前所未有的奇妙景象，将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 利用机器学习和深度学习等技术模拟人类创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破传统手工绘画技巧的局限，开拓全新创作领域，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更民主化和包容。

以下是关于 AI 硬件与软件市场趋势的相关信息： 定见咨询发布的《人工智能行业 AI 硬件全景洞察报告：下一波 AI 创新机遇在物理空间》指出，AI 硬件将经历传统硬件+AI、AI 驱动型硬件到 AI 作为基础设施的三个阶段，深圳凭借产业集群优势成为全球 AI 硬件创新的热点地区。AI 推动软硬件协同创新，硬件产品的高价值区向软件偏移，软件端价值交付从订阅模式转向服务付费。报告还分析了 AI 硬件的分类、智能化简史、市场趋势、竞争格局、细分品类市场情况，以及典型团队的创新路径与策略。 机器之心的进化/理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命方面，在虚拟世界中做模拟，Meta 和 Nvidia 自然不能缺席。佐治亚理工学院的计算机科学家 Dhruv Batra 及 Meta AI 团队创造了名叫 AI 栖息地（AI Habitat）虚拟世界，目标是提高模拟速度。Nvidia 的 Omniverse 平台提供支持的 NVIDIA Isaac Sim 是一款可扩展的机器人模拟器与合成数据生成工具，能提供逼真的虚拟环境和物理引擎，用于开发、测试和管理智能代理。随着参与到这个领域的公司越来越多，数据和训练的需求也会越来越大，势必会有新的适合 EAI 的基础模型诞生。ARK Invest 在他们的 Big Ideas 2022 报告中提到，到 2030 年，硬件和软件的融合可以让人工智能训练的成本以每年 60%的速度下降，AI 硬件和软件公司的市值可以以大约 50%的年化速度扩大，从 2021 年的 2.5 万亿美元剧增到 2030 年的 87 万亿美元。 在 2024 年，人工智能几乎是所有软件公司和终端客户的首要任务。AI 软件公司将有效地有三种起源和结果：运行在现有软件之上的 AI 工具；运行在现有软件之上的 AI 工具，有机会取代现有的软件；成为劳动力的 AI 工具。我们正处于软件吞噬和增强劳动力的最初阶段。

以下是近期的一些新的 AI 相关资讯： 3 月 12 日： 【AI 3D】BlenderMCP 能与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模；MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成；Move AI 更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术；VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术；Wonder Dynamics 推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件；R1Omni 是阿里情感识别模型，通过视频识别情感；Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能；Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 21 日： 【AI 绘画】网传神秘 Halfmoon 文本转图像模型为 Reve 对比 Midjourney 效果；Topaz Labs 推出 Gigapixel v8.3.0，将任何图像放大 16 倍；FLORA 引入 gemini 2.0 自然语言编辑图像能力。 【AI 视频】pika 超创内测“操控原视频中物体运动”能力；Krea 上线视频模型训练能力，可控制视频风格/动作/物体等。 【AI 3D】SpatialLM 是用于空间理解的大型语言模型。 【AI 模型及应用】OpenAI 发布 2 个语音模型（文本转语音/语音转文本）+1 个演示网站；Claude 支持搜索功能。 10 月 19 日： Perplexity AI 新功能：内部知识搜索，结合公共网页和内部知识库，适用于各类团队；Space 空间，支持团队协作、个性化 AI 以及文件上传与存储功能。 XGO Rider 机器人：桌面双轮足式 AI 机器人，具备自平衡功能，是 STEM 学习工具，支持编程执行任务，提升动手能力。 Mistral 新 AI 模型：Les Ministraux，专为边缘设备设计，优化隐私优先任务，具备 128k 上下文窗口，性能优于 Llama 和 Gemma 模型。

以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新，从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例： 一、内容创作方面 1. 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，以获取关键信息，为营销内容创作提供方向。 2. 借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 二、视觉呈现方面 1. 通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉的案例。 2. 对于需要定制化真人模特实景素材的主题活动，利用 AI 将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程，完成页面所有素材的生产和输出，例如七夕主题活动页面。 3. 在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如通过 SD 中 controlnet 的有效控制生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 三、在阿里巴巴营销中的应用 1. 关键词优化：利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 2. 产品页面设计：借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 3. 图像识别和优化：使用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 4. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 5. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 6. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 7. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 8. 营销活动分析：借助 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 9. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 10. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 11. 社交媒体营销：通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 12. 直播和视频营销：使用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 四、大型视觉模型 Sora 的机遇 1. 对于学术界，OpenAI 推出 Sora 标志着战略转变，鼓励更广泛的 AI 社区深入探索文本到视频模型，利用扩散和变换器技术。以原生大小训练 Sora 的创新方法为学术界提供了灵感，强调使用未修改数据集的好处，开辟了创建更高级生成模型的新路径。 2. 对于行业，Sora 目前的能力预示着视频模拟技术进步的道路，突出了在物理和数字领域内增强现实感的潜力。公司可以利用 Sora 生产适应市场变化的广告视频，并创建定制化的营销内容，降低成本，增强吸引力和效果，彻底改变品牌与受众互动的方式。

AI 技术的发展历程和前沿技术点如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，《2024 年度 AI 十大趋势报告》指出： 1. 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 2. Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 3. AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 4. AI 应用格局：第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 5. AI 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 6. AI 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 7. AI 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷⼀切，高度个性化呼之欲出。 8. AI 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 9. AI 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 10. AI 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 学习路径方面： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的 AI 名词： ModelBased Iterative Reconstruction：基于模型的迭代重建 ModelConstruction：模型构建 Modelling Scenario：建模场景 Molecular Graph Theory：分子图论 Molecular Modelling：分子建模 Monte Carlo Tree Search：蒙特卡洛树搜索 Moore’S Law：摩尔定律 msQSBEREL Model：基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型 MultiAgent Control System：多智能体控制系统 MultiCore Desktop Computer：多核台式计算机 MultiDimensional Big Data Analysis：多维度大数据分析 Agnostic PAC Learnable：不可知 PAC 可学习 Algorithm：算法 Almost Everywhere：几乎处处 Almost Sure：几乎必然 Almost Sure Convergence：几乎必然收敛 AlphaBeta Pruning：αβ修剪法 Alternative Splicing Dataset：选择性剪接数据集 Ambiguity：分歧 Analytic Gradient：解析梯度 Ancestral Sampling：原始采样 Annealed Importance Sampling：退火重要采样 Anomaly Detection：异常检测 Bayesian Mcmc Methods：贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法 Bayesian Methods：贝叶斯方法 Bayesian Molecular：贝叶斯分子（设计方法） Bayesian Prior：贝叶斯先验 Bayesian Program Learning：贝叶斯程序学习 Bayesian Regularized Neural Network：贝叶斯正则化神经网络 BeamScanning：波束扫描 Best Separates：最优分离 Biased Dataset：有偏数据集 Bit Collisions：字节碰撞/冲突 Black Box：黑盒

以下是为您改写的内容： AI 在工作场景中的应用：如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之，其最核心的部分在于两个目标。其一，生成满足要求的单词卡内容；其二，依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里，首先提供一个基础示例，这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地，对于第二部分，也给出了一段基础的自然语言描述，并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词，能够实现同时解析，但效果部分稍差，或许主要是由于所给的方法不够完善，不过大体格式符合要求。关于第二部分，如下图所示：可以看到，其按照要求将内容填入了对应的空格，但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题，但不影响使用，简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来，复制填好的表格，粘贴至我们的表格中。（由于要多次使用，记得留存原 Excel 的备份文件。）注意这里需要上传的是压缩文件，所以先进行压缩。（rar 格式的文件，尝试后上传时无法看见，不知是何问题。） 三、批量产出 上传压缩文件，上传成功后，如图中 1 所示，然后点击 2 完成套版。随后，便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性，而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确，并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间所选择的属性，着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时，才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形，请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述，涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过谨慎选择一些最小的修改，以替代所引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： // 对这样的提示进行修改，即便您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写有误（例如，“Barake Obema”） // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不进行修改。 // 在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会暴露人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%；字符。

以下是为您改写后的内容： 1. 1 月 24 日社区动态速览 社区日报更新📅 日报作者： 1⃣️ 越狱提示词的趣味玩法 案例分享：通过构建“平行世界”的假设，让大模型严格执行命令以避免“危险”，从而“越狱”。 亮点：探索提示词在趣味性与潜力方面的新场景应用。🔗 2⃣️ 🖥️ UITARS：字节跳动的 GUI 智能体模型 核心能力： 感知：界面识别与元素定位。 行动：执行操作指令。 推理：多步任务规划能力。 记忆：记录并优化操作流程。 优势：实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System1）与深度思考（System2）。🔗 3⃣️ 🌍 提示词优化翻译效果 技巧：用“重写”替代“翻译”，让表达更自然流畅。 应用案例：星际之门公告用中文重写更贴合阅读习惯。 推荐提示词：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：” 扩展场景：学术论文翻译、上下文优化、特定词汇规则支持等。🔗 更多详细内容查看 2. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示 翻译： //明确指定这些属性，而非抽象引用它们。属性应以最小的方式指定，并且应当直接描述它们的物理形式。 //您的选择应基于现实。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间选择的属性，重点创建多样化、包容性和探索性的场景。有时做出一些有洞察力或独特的选择。 //仅当描述涉及 3 人以上的团体时，才使用“各种”或“多样化”。不要更改原始描述中请求的人数。 //不要改变模因、虚构角色的起源或看不见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 //不要创建任何具有攻击性的图像。 //对于传统上存在偏见的情况，请确保以无偏见的方式指定性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 //八.悄悄地修改描述，包括姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过仔细选择一些最小的修改，以替代引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即使说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： //修改这样的提示，即使您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写错误（例如，“Barake Obema”） //如果对人物的引用在图像中仅显示为 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不修改它。 //在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会给予人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”；等 3. OpenAI2Claude 转换器 功能 OpenAI Prompt Claude Prompt 贡献者 语法纠正 You will be provided with statements,and your task is to convert them to standard English Your task is to take the text provided and rewrite it into a clear,grammatically correct version while preserving the original meaning as closely as possible.Correct any spelling mistakes,punctuation errors,verb tense issues,word choice problems,and other grammatical mistakes. 卡尔 机场代码提取器 You will be provided with a text,and your task is to extract the airport codes from it. Your task is to analyze the provided text and identify any airport codes mentioned within it.Present these airport codes as a list in the order they appear in the text.If no airport codes are found,return an empty list. 卡尔 心情与颜色 You will be provided with a description of a mood,and your task is to generate the CSS code for a color that matches it.Write your output in json with a single key called"css_code". Your task is to take the provided text description of a mood or emotion and generate a HEX color code that visually represents that mood.Use color psychology principles and common associations to determine the most appropriate color for the given mood.If the text description is unclear,ambiguous,or does not provide enough information to determine a suitable color,respond with"Unable to determine a HEX color code for the given mood." 卡尔

以下是关于 AI 的历史和一些关键名词的介绍： AI 的历史： 始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展。 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”，因从专家提取知识等任务复杂且成本高。 随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 关键名词： 机器学习：是 AI 的一个重要分支，研究如何让计算机通过数据学习和改进。 深度学习：基于神经网络的一种学习方法。 自然语言处理：使计算机理解和处理人类语言。 在学习 AI 时，您可以： 了解基本概念，阅读相关部分熟悉术语和基础概念，如“”。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 在“”中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 进行实践，尝试使用各种产品做出作品。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。

以下是关于 AI 相关名词的解释： AGI：通用人工智能，指具备与人类同等智能水平和能力的人工智能。 AIGC：利用人工智能技术生成的内容。 Agent：智能体，能够自主感知、决策和行动的实体。 Prompt：提示词，用于引导 AI 生成特定的输出。 此外，还有以下相关名词和概念： 人工智能（AI）：使计算机模拟人类智能的技术。 机器学习：电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习：一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM：大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 建议您通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来深入理解这些名词。

以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用

要让 AI 帮您完成一篇查重率不高、用语严谨有力且符合学术规范的论文，您可以参考以下内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和方法： 论文写作工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助您进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 是受欢迎的选择，它们提供强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 使用这些工具时，重要的是结合自己的写作风格和需求，同时注意仔细甄别 AI 生成的内容。

以下是一些比较好用的学术 AI 辅助工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 此外，在 AI 文章排版方面，以下工具可供选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在学术写作中，以下是一些常用且好用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 流行的 AI 文章排版工具有： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在写学术论文时，以下 AI 大模型可供选择： 1. 智谱 AI 大模型开放平台：其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强，能适应不同学科和复杂文本，提炼核心观点，为研究工作提速。在使用前，需将文献转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具高效完成文件内容的提取。 2. 对于论文排版，有以下工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

利用 AI 辅助做科研选题并写学术课题申报书，您需要按以下步骤学习相关内容： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具，搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具，对收集到的资料进行分析，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成课题大纲，涵盖引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：依据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 请记住，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。

以下是借助 AI 学习法语的一些方法和推荐的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。

借助 DeepSeek 快速读完一本书可以参考以下方法： 1. 让 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读：例如在读项飚的《跨越边界的社区》时，可让 DeepSeek 解释作者的写作意图和思路。 2. 利用提示词提升 DeepSeek 的能力： 进行效果对比，如用 Coze 做小测试。 按照以下步骤使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 3. 用 DeepSeek 翻译一本原版书： 运行逻辑：以 PDF 格式文件为样本，以标点符号和换行符为依据获得完整句子和段落。 前期准备： 安装依赖，如 Python 及一些相关依赖。 准备 API，可参考相关教程获取字节火山 DeepSeek 系列 API。 注意事项：原版书可能涉及敏感内容，国内大模型有过滤机制，部分内容 DeepSeek 处理不了，可转移去其他模型。

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

以下是一些可以帮助您实现将 PDF 文档与 Word 文档进行核对和修正工作的 AI 工具及方法： 1. DeepL（网站）：访问，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：在安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：在下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再在点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：在点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

利用 AI 进行产品包装信息的智能审核，可以参考以下类似的方法和步骤： 1. 数据收集与分析：利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据，包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等，以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配：通过 AI 提取产品包装中的关键信息，并与合规要求的关键词进行匹配，快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查：运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素，确保其符合相关规定，同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接：将 AI 系统与最新的法规库进行对接，实时更新审核标准，保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警：AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险，并及时发出预警，提示修改。 6. 个性化审核模型：根据不同产品类型和行业特点，训练个性化的 AI 审核模型，提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化：根据审核结果和用户反馈，不断优化 AI 模型，提高审核的质量和效率。